Big Data Conference — это мероприятие, где есть возможность узнать о современном состоянии дел в анализе данных и машинном обучении, познакомиться с лучшими практиками и понять как их применять в собственном бизнесе.
Все кейсы и технические решения, которые будут представлены на конференции, реализованы в 2018 году и прозвучат для широкой публики впервые.
БИЗНЕС-ТРЕК.
Контент трека предназначен для собственников бизнеса, менеджеров по развитию, CDO, маркетологов. Спикеры представят кейсы анализа данных в разных бизнес-процессах с результатами
Программа
09:00 - 10:00 Сбор гостей. Приветственный кофе
10:00 - 11:40 «Кейсы использования анализа данных в операционной деятельности»,
- Технологии BigData в Образовании: прогнозные модели для формирования индивидуальной образовательной траектории школьников Москвы. Артём Костырко (ДИТ города Москвы)
- 3 ошибки машинного обучения в бизнесе. Артур Хачуян (Social Data Hub)
- От аналитики товарооборота к рекомендательной системе управления товарным запасом федеральной фэшн-сети. Максим Шляпнев (IT Pro)
- Предиктивная аналитика в промышленности. Цифровой двойник химического реактора. Елена Новикова (Polymedia) , Александр Абугалиев (Visiology)
- Анализ данных для повышения эффективности производства и прогнозного техобслуживания. Нефтедобыча, химия, металлургия, машиностроение. Иван Исаев (ASTERA)
11:40 - 12:00 Кофе-брейк
12:00 - 13:40 «Кейсы анализа данных для умных систем»
- Разработка программы моделирования отказов электросетевого оборудования для крупной энергоснабжающей компании. Леонид Жуков (BCG Gamma)
- Как быть на гребне технологичесих трендов и не потратить миллиард на исследования. Игорь Балк (Global Innovation Labs)
- Опыт МТС на примере кейса по управлению персоналом. Сергей Ерёмкин (МТС)
- Методы корректировки скоринговых моделей участников рынка франшиз. Илья Мунерман (Интерфакс)
- Как технологии Big Data позволяют ритейлу повышать эффективность. Джордж Хелд (ВымпелКом)
13:40 - 14:30 Обед
14:30 - 16:10 «Кейсы использования анализа данных для операционной деятельности и маркетинга»
- Data-решения для автоиндустрии (на примере кейса Lexus). Михаил Шкляев (Dentsu Aegis Network)
- УАЗ: Data-Driven подход к выстраиванию коммуникации. Любовь Пшеничникова (Weborama)
- Машинное обучение на службе «большого» ритейла: опыт прогнозирования спроса в «Ленте». Алексей Большухин (Лента) , Алексей Шатерников (КОРУС Консалтинг)
- Рекомендательная система как инструмент повышения оказываемого сервиса и лояльности клиента в сети фитнес клубов World Class. Давид Мелкумян (World Class) , Сергей Марин (Студия Данных)
- Покупательский путь на основе аналитики данных. Александр Ерофеев (М.Видео-Эльдорадо)
16:10 - 17:00 Финал Хакатона и объявление победителей
17:00 - 18:00 Бокал шампанского для гостей
ТЕХНИЧЕКИЙ ТРЕК.
Трек собирает технических специалистов и data scientisits, которые делятся опытом создания воспроизводимых технических решений для реализации тех или иных бизнес-задач.
Программа
09:00 - 10:00 Сбор гостей. Приветственный кофе
10:00 - 11:40 «Data Science. Умный анализ данных. Предсказательные модели».
- Что большие данные могут сказать банку о добропорядочности его клиентов? Андрей Созыкин (Банк Точка)
- Скоринговая система: как найти 20% пользователей, которые делают 80% ваших продаж. Олег Катрышев (Driveback)
- Технология анализа распространения информации в мессенджере Telegram. Виктор Делисов (АДВ Лаб)
- Использование прокси-метрики для ускорения предсказания пользовательских событий для интернет-магазинов. Алексей Чернобровов (Независимый эксперт)
11:40 - 12:00 Кофе-брейк
12:00 -13:40 «Data Engineering. Получение, очистка и хранение данных»
- Антифрод как сервис – технологии и оценка рисков. Евгений Виноградов (Яндекс)
- Трэвел-аналитика на скорости 500 тысяч предложений в секунду. Егор Матешук (Ostrovok.ru)
- Data Science в цеху 70-х годов. Михаил Богданов (DataData)
- Change data capture из MariaDB и PostgreSQL в аналитический движок MariaDB Columnstore
- ЦБ отчетность c big data: новый подход к традиционной задаче. Руслан Сабитов (Национальный Клиринговый Центр)
- Использование AWS SDK для репликации данных из Amazon S3 в mail.ru. Александр Сербул (1С Битрикс)
- Как добиваться качественной краудсорсинговой разметки. Игорь Рекун (DBrain)
13:40 - 14:30 Обед
14:30 - 16:10 «Machine Learning. Системы Ai использующие анализ данных»
- Построение Machine Learning-платформы для работы с Big Data в Social Media. Владимир Волков (РАМАКС)
- Кроссязычные текстовые эмбеддинги: как построить и применить в поиске. Геннадий Штех (IRELA)
- Использование анализа больших данных для поддержки принятия стратегических решений: текстовые эмбеддинги в сфере науки, технологий и инноваций. Павел Бахтин (НИУ ВШЭ)
- Распознавание рукописных схем на примере химических формул. Владислав Виноградов (EORA)
- Проведение воспроизводимых исследований с параллельным обучением многих нейросетей. Алексей Кожевин (Газпром нефть)
16:10 - 17:00 Финал Хакатона и объявление победителей
17:00 - 18:00 Бокал шампанского для гостей
Научный семинар CALL FOR PAPERS.
выступят молодые ученые, работающие над созданием новых подходов к семантическому анализу, машинному обучению и структурированию, обработке и визуализации больших объёмов данных.
The language of the papers and the oral presentation is English
Хакатон
Впервые за 5 лет проведения Big Data Conferene одновременно с деловой программой на площадке конференции мы устраиваем Big Data Hackathon.
Команды или независимые участники, специалисты в Data Science, удаленно решают задачи по одной из заявленных тематик на основе предоставленных датасетов от Партнеров хакатона.
Чат для участников Хакатона можно найти по ссылке.
Задачи
- Выявление геометрии коронарных сосудов по снимкам МРТ.Подробнее о задаче
- Определение игрового события в спортивных трансляциях.Подробнее о задаче